在2017年接近结束的时候，人们就纷纷预测2018年将会是AI迎来高速发展的一年，无论是在交通、家居，还是在休闲娱乐、科技研究等领域。
到了2018年，人工智能果然没有令人们失望，在医疗领域又迎来了一项重大突破！
2月23日,广州市妇女儿童医疗中心基因检测中心、临床数据中心、医学影像部及眼科等科研团队在世界顶级期刊《Cell》(细胞)以封面文章的形式发表了一篇人工智能（AI）在医疗领域应用的重磅研究成果：
IdentifyingMedicalDiagnosesandTreatableDiseasesbyImage-BasedDeepLearning(基于深度学习开发出一个能诊断眼病和肺炎两大类疾病的AI系统)。
据悉，这不仅是中国研究团队首次在顶级生物医学杂志发表有关医学人工智能的研究成果,也是世界范围内首次使用如此庞大的标注好的高质量数据进行迁移学习，并取得高度精确的诊断结果，实现用AI精确推荐治疗手段的突破。
此项跨病种、跨影像学数据类型并具有一定可解释性的新一代人工智能平台是人工智能图像技术在医学影像领域的首个应用成果，既能基于“光学相干断层成像(OCT)”数据实现黄斑变性和糖尿病视网膜黄斑水肿两种常见视网膜疾病的识别和严重性定量评估，也能基于患儿胸部X线片数据实现儿童肺炎病原学类型的差异性分析和快速准确判定，从而促进疾病的早期治疗和精准治疗，改善病人的临床预后。
研究团队从黄斑变性和糖尿病视网膜黄斑水肿这两种最常见、可导致不可逆失明的疾病切入,让基于迁移学习算法的新一代AI平台不停地学习OCT图像数据。这样一来，机器就可以像生物的神经系统一样终身学习，不断地对过去的知识进行总结、归纳，让一个系统越学越快，而且在学习过程中还能发现如何学习。
在训练人工智能平台学习看儿童肺炎前，该研究团队首先招募了13名呼吸科、影像科、儿内科的顶级专家，结合病原学检测结果、治疗方案及效果，历时14个月对正常儿童和各类型儿童肺炎的胸部X光片进行了前瞻性细致标注，形成了儿童胸部X线片万级高质量注释图数据库。通过比对实验发现，该系统在诊断眼疾时的准确性达到96.6%；在区分肺炎和健康状态时，准确性达到92.8%，这种水平足以匹敌人类医生中训练了十几二十年的专家级水平。
因此，人们十分期待，效率更高、精准度好的人工智能成为医生的好帮手，对诊前疾病的筛查、预防，就诊时医疗图像辅助诊断、检验结果分析、手术辅助，以及就诊后的医疗随访、慢性病监测、康复协助、健康管理，甚至对于基础科研辅助、药物研发、基因筛选分析、医疗培训等带来革命性的变革。
对于新一代人工智能在儿童肺炎中应用的意义，广州市妇女儿童医疗中心数据中心主任梁会营表示，肺炎是全世界儿童因感染导致死亡的首要原因，决定肺炎预后的关键因素是能否根据肺炎的病原学类型精准用药，但传统的血培养、痰培养、生化检测等方法很难快速准确判断肺炎的病原学类型。
他解释，新一代AI平台的终极目标应该是整合文本型病历数据、全结构化实验室检查数据、图像数据、光电信号等多媒介数据，模拟临床医生对患者病情进行系统评估，为医务人员提供综合的辅助决策。最为关键的是，这一平台运用同样的算法，不仅能读“图”识别重症肺炎，还能读图识别“眼科”疾病，还能告诉你“她”做出这一诊断的依据在哪。
而对于眼睛疾病来说，黄斑变性和黄斑水肿是两种最常见的、导致不可逆失明的原因，但如果及早发现的话，两者都是可以治疗的。但遗憾的是这两种病的诊疗资源一直以来都集中在城市地区的一些资深专家身边。加强这一领域的人工智能研发，有着现实的推广意义。
